Claude Opus 4.7 con adaptive thinking: presupuestos que deciden cuánto pensar

Ayer 16 de abril Anthropic ha confirmado lo que los leaks dejaban ver: Claude Opus 4.7 ya está en API. La novedad más importante es adaptive thinking, junto con un step-change en agentic coding según los benchmarks publicados. Te cuento qué cambia en el endpoint generar-familias, que se ha llevado el primer upgrade en nuestra cocina.

Qué trae Opus 4.7

Tres titulares y un asterisco:

• Adaptive thinking: el modelo decide cuánto razonamiento aplica a cada petición. Para tareas simples responde en segundos; para tareas complejas pide más tokens de razonamiento.
• Agentic coding sube significativamente en SWE-bench, Terminal-Bench y agentes multi-turn.
• Ventana de contexto sigue en 1M tokens.
• Asterisco: precio sube ~10% respecto a 4.6 en input largo. Para nosotros se compensa con menos llamadas necesarias.

Por qué empezamos por generar-familias

Generar familias es el endpoint donde más nos dolía la inconsistencia de salida. El modelo a veces devolvía JSON perfecto, a veces JSON con texto explicativo alrededor, a veces JSON con un comentario que rompía el parse. Cada release teníamos que pulir el post-procesado.

Con Opus 4.7 y un prompt estricto nuevo —con max_tokens 8192 y una instrucción explícita de devolver error en JSON si la entrada es ambigua— hemos pasado del 91% de respuestas parseables al 99,7% en los tests internos. Esa décima diferencia es la que hace que el feature funcione sin retries.

El cambio en el prompt

El prompt anterior pedía amablemente "responde solo con JSON". El nuevo es áspero:

• "Formato JSON estricto. Sin texto fuera. Sin markdown. Sin comentarios."
• "Si la entrada es ambigua, devuelve {\"error\": \"motivo\"}. No intentes adivinar."
• "Códigos de familia siguen el formato 3 dígitos. Si no puedes asignar uno, devuelve error."

Aprendizaje general: a partir de 4.6, los modelos siguen instrucciones estrictas mejor cuando las das explícitas. La gentileza no aporta calidad; sí robustez añadir explícitamente el caso de error.

Adaptive thinking en producción

El cambio más sutil. En generar-familias casi todas las peticiones son simples y se resuelven en <2s con razonamiento mínimo. Pero el ~6% de obras complejas (más de 20 capítulos, muchas instalaciones especiales) ahora reciben razonamiento más profundo automáticamente y los resultados son notablemente mejores. Antes esas obras necesitaban retries con prompts ampliados.

Próximo episodio

El martes 21 abril volvemos a Gemini con la noticia rara de la semana: Siri pasa a usar Gemini. Y lo que eso significa para apps de obra que viven mucho en iPhone. Hablamos también de IntegraIA, la nueva tarjeta de la landing para software a medida sobre el ERP.